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la micrometeorologia e la dispersione degli inquinanti ... - ARPA Lazio

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MODELLI DI TIPO STAZIONARIO<br />

274<br />

no le concentrazioni al suolo più elevate. Nei normali modelli Gaussiani <strong>la</strong> fisica<br />

che rappresenta le situazioni convettive è decisamente inadeguata a descrivere<br />

i complessi meccanismi che dominano <strong>la</strong> <strong>dispersione</strong> <strong>degli</strong> <strong>inquinanti</strong> entro il<br />

PBL. D’altro canto va ricordato che <strong>la</strong> principale informazione sul<strong>la</strong> turbolenza<br />

atmosferica accettata dal<strong>la</strong> maggior parte dei modelli Gaussiani Stazionari è <strong>la</strong><br />

c<strong>la</strong>sse di stabilità atmosferica, concetto molto aggregato, di definizione non univoca<br />

e manifestamente ambiguo in molte situazioni convettive. Per questo, lo<br />

sforzo fatto in questi ultimi decenni è stato proprio quello di inserire nell’edificio<br />

logico dei modelli stazionari a pennacchio informazioni più adatte a descrivere<br />

lo stato di turbolenza del PBL e le capacità dispersive re<strong>la</strong>tive.<br />

Il primo passo è stato quello di collegare funzionalmente i parametri di <strong>dispersione</strong><br />

(σ y e σ z ) ai parametri caratteristici del PBL ed in partico<strong>la</strong>re al<strong>la</strong> deviazione<br />

standard del<strong>la</strong> componente trasversale σ v e verticale del vento σ w ,al<strong>la</strong> friction<br />

velocity u*, al flusso turbolento di calore sensibile H 0 e all’altezza del PBL z i . Ciò<br />

ha comportato <strong>la</strong> progressiva abolizione del concetto di categoria di stabilità<br />

atmosferica. I principali modelli di questo tipo sono il modello SHORTZ e<br />

TUPOS realizzati dal<strong>la</strong> US-EPA ed il modello OML (Gaussian Danish Plume<br />

Model).A conti fatti, tali modelli, a parte OML, non hanno riscosso molto successo<br />

ed il loro uso è risultato, a torto, molto limitato. Le abitudini, soprattutto se<br />

cattive, sono dure a morire, anche di fronte all’evidenza!<br />

Il secondo passo è consistito in una descrizione più realistica dell’innalzamento<br />

del pennacchio che, fino ad allora, era determinato mediante le re<strong>la</strong>zioni di<br />

Briggs, valide prevalentemente in condizioni adiabatiche e stabili. L’ormai pratica<br />

disponibilità, in molte situazioni reali, di misure in quota del<strong>la</strong> velocità e del<strong>la</strong><br />

direzione del vento ha consentito una descrizione decisamente più realistica<br />

del<strong>la</strong> prima fase di innalzamento del plume. Il principale esempio di questo tipo<br />

è costituito dal già citato modello OML, sicuramente il più completo da questo<br />

punto di vista.<br />

Il terzo passo è stato l’abbandono del concetto di gaussianicità nel<strong>la</strong> <strong>dispersione</strong><br />

verticale. Ciò è stato il risultato incontrovertibile di numerose esperienze numeriche<br />

e sperimentali che hanno dimostrato quanto fosse lontano dal<strong>la</strong> realtà un<br />

tale tipo di funzione di distribuzione in condizioni convettive. I confronti fatti<br />

con le varie campagne sperimentali sono stati estremamente incoraggianti. I<br />

modelli che appartengono a questa categoria prendono il nome di Modelli<br />

Stazionari Ibridi. Dopo una vita iniziale decisamente in tono minore, una forte<br />

accelerazione al loro sviluppo e al<strong>la</strong> loro applicazione ebbe luogo quando venne<br />

pubblicato un celebre articolo di Hanna e Paine (1989) in cui, finalmente, si ebbe<br />

il coraggio di affermare chiaramente l’inadeguatezza insita nei modelli gaussiani<br />

tradizionali. In partico<strong>la</strong>re, gli Autori scrivono:<br />

“....When the concentrations (quelle ottenute sperimentalmente nel<strong>la</strong> celebre<br />

campagna del Kincaid e quelle ottenute da simu<strong>la</strong>zioni modellistiche impiegando<br />

i tradizionali modelli gaussiani US-EPA) were paired in space and time,<br />

none of the models predicted the concentration field with any accuracy,e.g. the corre<strong>la</strong>tion<br />

coefficients between observed and predicted concentrations were often negative…”.<br />

Questa affermazione segna l’inizio dell’inevitabile e definitivo declino dei<br />

modelli gaussiani tradizionali e <strong>la</strong> nascita dei modelli di tipo ibrido. Gli esempi<br />

più importanti sono il modello CTDMPLUS (US-EPA) (Perry e al., 1989), il

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